Learning Deep Features for Discriminative Localization Bolei Zhou Aditya Khosla Agata Lapedriza Aude Oliva Antonio Torralba Massachusetts Institute of Technology In this work, we revisit the global average pooling layer and shed light on how it explicitly enables the convolutional neural network to have remarkable localization ability despite being trained on image-level labels. While this techniq
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く